1. def __init__(self, k=3): 這個 __init__ 是所有的 class 都可以用嗎？

是的，__init__ 是 Python 中一個特殊的方法，被稱為構造函數（Constructor）。

• 用途： 它是創建類的新實例（對象）時自動調用的方法。它的主要作用是初始化新創建對象的屬性。
• 並非強制： 所有的 class 都可以定義 __init__，但並非必須。如果一個類沒有定義 __init__，Python 會默認提供一個空的構造函數。
• 記憶點： 只要你想在創建對象時設置它的初始狀態（比如這裏的 值），就應該定義 __init__。

2. 為什麼 self.X_train = None 初始化使用的是 None，不是 []？ None 初始化是一個表格嗎？

None 在 Python 中有非常特殊的含義，它不是表格，也不是空列表。

• None 的含義：

• None 是 Python 語言中一個特殊的常量，表示空值（Null Value）或缺失值。
• 它表示缺少值，表示該變量沒有指向任何對象。

• 為什麼使用 None：

• 在 __init__ 中，我們知道 X_train 將在稍後的 fit 方法中被賦值為 PyTorch 張量。在初始化階段，我們還沒有數據，所以用 None 表示該屬性目前還沒有值。
• 如果初始化為 [] (空列表)，那麼這個屬性的類型就是 list。後續代碼可能需要檢查類型或者處理類型轉換的邏輯會變得複雜。用 None 表示一個尚未被賦值的佔位符，是一種更清晰和通用的做法。

• 數據結構與初始化對比：

3. self.X_train 這裏的 self 是什麼含義，為什麼我經常看到有的類就會括號寫 self？

self 是 Python 類方法中一個約定俗成的特殊參數，它代表實例自身（The instance itself）。

• self 的含義：

• self 永遠是類方法的第一個參數。
• 當你創建一個對象（例如 knn_torch = KNearestNeighborsClassifierTorch(k=3)）時，PyTorch 會在調用方法時自動把這個新創建的對象（即 knn_torch 本身）作為 self 參數傳遞進去。

• 用途：

• self.X_train：這表示訪問或創建一個屬於當前對象實例的屬性 X_train。這樣，不同的 KNN 對象可以存儲它們各自的訓練數據。
• def __init__(self, k=3):：括號中的 self 只是一個佔位符，表示這個方法是作用於對象自身的。你在實際調用時（比如 KNearestNeighborsClassifierTorch(k=3)）不需要顯式傳入它。

• 記憶點： self 就是對象自己。方法內部要操作對象自己的屬性時，必須用 self.屬性名。

4. self.X_train 這個命名是本身庫裏面的還是我自己創建的？

這個命名是您自己創建的。

• self. 後面的任何名稱（例如 X_train, k, device）都是由程序員（也就是您）在類定義時自由命名的。
• Python 或 PyTorch 庫不會強制您必須使用 X_train 這個名稱。您可以使用 self.training_features 或 self.data_x 等任何合法名稱，只要您在類內部保持一致即可。
• 約定俗成： 命名為 X_train 只是遵循了數據科學和機器學習社區的慣例，即 X 代表特徵，train 代表訓練集。

5. isinstance 是啥意思？

• 英文詞源和解釋：

• isinstance 是 Python 的一個內置函數，由 is 和 instance 組成。
• Instance (實例)：源自拉丁語 instantia（存在，狀態）。在這裏指一個對象是某個類（或類型）的實例。
• 解釋： isinstance(object, classinfo) 用於檢查一個對象 object 是否是指定類型 classinfo 的一個實例。

• 在代碼中的作用：

if isinstance(X_train, np.ndarray):
    X_train = torch.from_numpy(X_train).float()

• 作用： 檢查輸入參數 X_train 是否是 NumPy 的數組 (np.ndarray)。
• 目的： 如果是 NumPy 數組，則執行轉換步驟 (torch.from_numpy())，確保後續的 PyTorch 代碼可以順利運行。這增強了代碼的兼容性。

6. from_numpy().float(): 轉換為特徵張量。特徵張量我記得是一羣矩陣連在一起？只能 float？可以 from_numpy().int(): 嗎？

這是一個關於 PyTorch 張量類型的關鍵問題。

A. 特徵張量（Feature Tensor）

• 定義： 在 PyTorch 中，張量（Tensor）是核心數據結構，它是一個多維數組。特徵張量就是存儲你的輸入特徵數據（例如鳶尾花的四個測量值）的多維數組。
• “一羣矩陣連在一起”： 您的理解是正確的，一個 的特徵張量可以看作是

B. 為什麼特徵數據通常是 float？

• float() / torch.float32 (默認)： 用於存儲連續的、實數值數據。

• 原因： 機器學習中的特徵（如身高、温度、距離等）通常是連續的浮點數。
• 核心原因： 深度學習和梯度下降算法需要進行求導和高精度運算。在 PyTorch 中，只有浮點類型的張量才會被默認跟蹤梯度並參與自動求導（Autograd）。即使對於 KNN 這種無需訓練的算法，特徵數據也通常保持為浮點數，以確保距離計算（涉及減法、平方、開方）的精度。

C. 可以使用 from_numpy().int() / torch.int 嗎？

• 可以，但僅用於特定數據。

• int() / torch.int32 或 long() / torch.int64 用於存儲離散的、整數值數據。
• 常見用途： 標籤（Label）（如類別 0, 1, 2）、索引（Index）、或者計數（Count）。

• 代碼中的例子：

# 標籤數據使用 long (64位整數)
y_train = torch.from_numpy(y_train).long()

• KNN 代碼中，y_train（類別標籤）就是使用 long() 進行轉換的。特徵數據 (X_train) 應該使用 float()，而標籤數據 (y_train) 應該使用 long()。